2016 Fiscal Year Annual Research Report
| Project Area | Mechanisms underlying the functional shift of brain neural circuitry for behavioral adaptation |
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| Project/Area Number |
26112004
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
小池 康晴 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (10302978)
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| Project Period (FY) |
2014-07-10 – 2019-03-31
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| Keywords | 神経科学 / リハビリテーション / 解析・評価 / モデル化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、数理モデルを用いた解析技術を学習の発達の過程での回路の変遷や損傷・障害からの回復における回路の再編に関与する神経機構を明らかにする研究に応用することを目的としている。このとき、身体のダイナミクスを考慮に入れた筋骨格系モデルを用いて、脳活動と運動データとを関連づけ、因果関係を特定することを目指している。
本年度は、大規模データ解析手法の開発では、タスクを実行中の運動関連領野の情報表現を調べるために、脳波から推定した信号源が活動するパターンを詳細に解析した。脳の関連する領域は広範囲に広がるため、運動関連領野の局所的な活動パターンだけでなく、離れた領域での活動パターンを解析した。その結果、離れた領域での同期した活動が確認され、運動に関連した広範囲な脳活動を解析する手法の開発につながる成果が得られた。
また、多自由度腕のダイナミクスモデルを用いた大規模データの解析手法の開発では、筋骨格系モデルを用いた運動タスクにおいて新たな筋シナジーを獲得する過程を、筋電図や手先の力を計測し解析した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
脳波から信号源を推定する手法を用いて、様々なタスクでのデコーディングを試みた結果、脳波信号を直接用いるよりも、信号源を推定した場合により精度が高くなることが分かった。これらの手法は、運動前後の脳活動を比較する場合においても有用な手法になるため、今後、脳の回路シフトの動態を調べることが可能となった。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでは、脳信号解析のための手法を開発していたが、今後は、計画班、公募班で得られたデータについても解析することで、回路シフトを定量的に解析していく。
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[Presentation] Muscle synergy analysis for motor control2016
Author(s)
Yasuharu Koike, Hiroyuki Kambara, Natsue Yoshimura
Organizer
The 23rd International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2016)
Place of Presentation
京都大学（京都府左京区）
Year and Date
2016-10-20 – 2016-10-20
Int'l Joint Research
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